Создана мобильная система для диагностики малярии с использованием смартфона

Ученые из Великобритании создали систему для быстрой диагностики малярии в отдаленных и малодоступных регионах. Она состоит из прибора для изотермической амплификации ДНК, бумажного чипа для микрофлюидной диагностики и мобильного приложения для обработки результата. Разработчики говорят о высокой точности анализа. Однако во время полевых испытаний в Уганде из 40 образцов 12 были недостоверными, три — ложноположительными, три — ложноотрицательными, и только 16 результатов были истинно положительными и шесть — истинно отрицательными. О чувствительности и специфичности системы авторы выводов не делают.

Credit:
borgogniels | 123rf.com

Малярия — заболевание, широко распространенное в удаленных регионах, где нет стационарных лабораторий для диагностики. В связи с ростом заболеваемости малярией Всемирная Организация Здравоохранения в 2019 году заявила о необходимости создания тест-системы, которая позволяла бы с высокой точностью и скоростью диагностировать наличие болезни. Также она должна быть проста в использовании даже людьми без высокой квалификации и осуществлять прямую и конфиденциальную передачу информации в медицинские центры.

Платформа, созданная учеными из Университета Глазго в Великобритании, состоит из мобильного нагревательного модуля, бумажного микрофлюидного чипа, приложения для диагностики на смартфоне на основе искусственного интеллекта и блокчейн-сети для безопасной передачи данных. Приложение работает офлайн, передать информацию можно, когда появится доступ в интернет. Особое внимание было уделено системам защиты персональных данных пациентов.

Общий вес всех элементов, включая смартфон, — менее 500 грамм. Нагревание прибора до 60 градусов происходит в течение десяти минут, изотермическая амплификация ДНК требует менее часа. Бумажный микрофлюидный чип включает две полоски отрицательного контроля, одну полоску положительного контроля, а также две полоски, которые определяют наличие всех представителей рода Plasmodium или Plasmodium falciparum в частности.

Систему проверили в одной из деревень Уганды. Протестировали кровь 40 школьников, по одному тесту на человека. Забор крови и все манипуляции производили непосредственно в помещении школьных классов. Параллельно также взяли образцы для дальнейшей валидации методом ПЦР в реальном времени, которую производили в лаборатории.

Среди 40 проведенных тестов в одном случае была ошибка интерпретации результата (система признала результат недействительным, в то время как визуально все контроли были в порядке). Еще 11 тестов были признаны недействительными из-за отсутствия необходимых контролей и на самом деле являлись таковыми. Разработчики надеются, что отработанная массовая технология производства улучшит ситуацию, и образец будет более эффективно достигать тестовых полосок. Однако, по их словам, и в текущем варианте всегда есть возможность сразу повторить тестирование, это все равно будет значительно быстрее, чем доставлять образцы на анализ в стационарных условиях.

Среди тестов, признанных действительными, после валидации в лаборатории, 16 результатов были истинно положительными, шесть – истинно отрицательными, три – ложноположительными и три – ложноотрицательными. Авторы отмечают, что в условиях широкого распространения эпидемии этический протокол предписывает назначать лечение даже при «предположительно положительных» результатах диагностики.

Помимо предоставления информации для непосредственного назначения лечения, система также позволяет составлять карты географической распространенности заболевания с сохранением конфиденциальности пациентов.

Необходимость наличия смартфона может быть ограничением распространения метода в Африке, но их доступность в последнее время быстро растет. Авторы заключают, что их платформа комплексно решает проблему диагностики малярии в условиях отсутствия стационарного оборудования, квалифицированного персонала и надежного подключения к интернету. В то же время на основе полевых испытаний ученые не приводят данных по чувствительности, специфичности, положительной или отрицательной прогностической ценности своей тест-системы.

Источник

Guo X., et al. // Smartphone-based DNA diagnostics for malaria detection using deep learning for local decision support and blockchain technology for security // Nature Electronics, 2021, DOI: 10.1038/s41928-021-00612-x

Добавить в избранное

Вам будет интересно